Apoio à tomada de decisão em transporte : aplicação do processo de mineração de dados

Abstract

Os sistemas de apoio à tomada de decisão fornecem ferramentas e modelos analíticos para analisar grande quantidade de dados. Especificamente, o sistema de transporte, por suas características, envolve grande quantidade e variedades de informações necessárias ao seu planejamento, gestão e controle, principalmente, devido a sua complexidade e enorme quantidade de informações existentes as quais são armazenadas em bancos de dados. Porém, nem sempre, esses dados são explorados em seu máximo potencial, pois o aumento significativo de informações supera a capacidade humana de interpretar e examinar esses dados em curto espaço de tempo. Dessa forma, para propor soluções para problemas de transportes e apoiar suas atividades, o especialista em transportes, no processo de análise e de tomada de decisão, precisa de informações e dados coerentes e adequados para subsidiar os estudos de transporte. Desse modo, este trabalho buscou o desenvolvimento de uma metodologia que utilizasse o processo de mineração de dados para análise de banco de dados de transporte, a fim de extrair padrões e regras significativas e adequadas às necessidades de informação; para servir de base à tomada de decisão em estudo de transporte durante o processo de planejamento. Para tal, fundamentou-se na metodologia proposta nos princípios e conceitos existentes em sistemas inteligentes de informação, com ênfase em mineração de dados, planejamento de transporte e processo de tomada decisão. Para validação da metodologia, foi realizado um estudo de caso que restringe a caracterização do transporte escolar rural utilizando-se da mineração de dados na análise dos dados publicados na pesquisa web realizada pelo CEFTRU (2007a, 2007b). Dessa forma, pôde-se constatar que a metodologia é apropriada para extrair informações válidas e úteis em base de dados de transporte, para fornecer aos tomadores de decisão subsídios objetivos, para formulação de ações que visem à melhoria desse serviço de transporte e a elaboração do planejamento de transporte. Conclui-se que a metodologia atingiu os objetivos propostos, consistindo em uma ferramenta relevante, para análise de grande quantidade de dados de forma ágil e eficiente, para o estudo do sistema de transporte. _________________________________________________________________________________ ABSTRACT

Decision-making support systems provide tools and analytical models to handle large amounts of data. Specifically the transport system, by nature, involves a large and varied amount of information required for planning, controlling and the management processes, mainly due to the great complexity and the enormous volume of information stored in databases. Nevertheless, these data are not always explored in their full potential, due to the significant increase of information that exceeds the human capacity to interpret and examine these data timely. Thus, in order to propose solutions to transport problems and support his activities, the transport specialist, at the analysis and decision making process, needs consistent and suitable information and data to support his studies of transport. Therefore, this study aimed to develop a methodology that utilizes the process of data mining for database analysis of transport sector in order to extract meaningful patterns and rules and identify appropriate information needs, to serve as a basis for making decision in a study of transport during the planning process. In order to accomplish this task, the proposed methodology has been based on the existing principles and concepts of intelligent information systems, emphasizing data mining, transport planning and decision making process. To validate the methodology, we performed a case study that restricts the characterization of the rural school transportation using data mining analysis on the published web survey conducted by CEFTRU (2007a, 2007b). Thus, it is possible to affirm that the methodology is suitable for extracting valid and useful information from transport databases, to provide objective subsidies for decision makers and to establish actions for the improvement of the transport service and the development of transport planning. The conclusion was drawn that the methodology achieved its objectives, consisting of a relevant instrument, developed to analyze large amounts of data quickly and efficiently, to study the transport system.